Eine Abfrage kann fehlerfrei laufen und trotzdem eine Kennzahl falsch berechnen. Dieses Prüfprotokoll zeigt, wie Sie JOINs, Filter und Aggregationen untersuchen, die Abfrage kontrolliert testen und Ergebnisse mit bekannten Referenzwerten vergleichen.

18 Okt 2026 GUIA

KI-Anwendungen instrumentieren: Fehler, Latenz und Verbrauch nachvollziehen

Ein praxisnaher Leitfaden, um Anfragen und ihre einzelnen Schritte zu protokollieren, ohne sensible Daten wahllos zu speichern. Mit einem Ereignisschema, einem Instrumentierungsbeispiel, Datenschutzkriterien, Diagnoseansichten und einem Verfahren zur Fehlersuche – einschließlich der Unterscheidung zwischen API-gemeldetem Verbrauch und endgültigen Kosten.

18 Okt 2026 GUIA

Sicheres Degradationsverhalten entwerfen: Leitfaden für KI-Automatisierungen

So definieren Sie Fehlerzustände, Wiederherstellungsregeln und Abnahmetests für KI-gestützte Automatisierungen, damit Fehler nicht zu doppelten oder unautorisierten Aktionen führen.

18 Okt 2026 PAPER

Wie belastbar ist die Evidenz in KI-Forschung? Eine methodische Anleitung

Diese Anleitung bietet eine strukturierte Methode, um die Evidenzkette in KI-Forschungsarbeiten zu prüfen. Sie hilft dabei, direkte Beobachtungen von impliziten Annahmen und interpretativen Schlussfolgerungen zu unterscheiden. So lässt sich erkennen, welche Aussagen tatsächlich durch Daten gestützt werden und welche von Voraussetzungen abhängen, die möglicherweise nicht tragen.

17 Okt 2026 PAPER

Über das Hauptergebnis hinaus: Wie man Robustheitstests in einem KI-Paper beurteilt

Ein methodischer Leitfaden, um experimentelle Robustheit von Generalisierung und Reproduzierbarkeit abzugrenzen, die geprüften Bedingungen nachzuvollziehen und Schlussfolgerungen so zu formulieren, dass sie der beobachteten Evidenz entsprechen.

17 Okt 2026 ANALISIS

Vom Veröffentlichungsdatum zur Messgröße: So lässt sich der tatsächliche Fortschritt bei KI prüfen

Ein aktuelles Veröffentlichungsdatum, mehr Parameter oder ein längeres Kontextfenster beweisen für sich genommen nicht, dass ein Modell besser geworden ist. Dieser Rahmen hilft, Ankündigungen von messbaren Belegen zu trennen und festzulegen, was vor dem Einsatz eines neuen Werkzeugs geprüft werden sollte.

17 Okt 2026